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Conference papers

The dynamic latent block model for the co-clustering of evolving binary matrices

Giulia Marchello 1, 2, 3, 4, 5 Marco Corneli 2, 1, 5, 6 Charles Bouveyron 4, 2, 1, 5
2 MAASAI - Modèles et algorithmes pour l’intelligence artificielle
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Laboratoire I3S - SPARKS - Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems, UNS - Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019), JAD - Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné
Résumé : Nous considérons le problème du co-clustering des matrices binaires qui peuvent évoluer dans le temps et nous introduisons un modèle génératif pour le gérer. Le modèle proposé, appelé dynamic latent block model, étend le modèle des blocs latents binaire classique au cas dynamique. La modélisation de la dynamique en temps continu repose sur un processus de Poisson non homogène, avec une partition latente des intervalles de temps. Nous proposons d'utiliser l'algorithme SEM-Gibbs pour l'inférence du modèle. Abstract. We consider the problem of co-clustering binary matrices that may evolved along the time and we introduce a generative model to handle it. The proposed model, named dynamic latent block model, extend the classical binary latent block model to the dynamic case. The modeling of the dynamic in a continuous time relies on a non-homogeneous Poisson process, with a latent partition of time intervals. We proposed to use the SEM-Gibbs algorithm for model inference.
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Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02972985
Contributor : Giulia Marchello Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Tuesday, October 20, 2020 - 5:37:02 PM
Last modification on : Tuesday, September 14, 2021 - 12:10:02 PM
Long-term archiving on: : Thursday, January 21, 2021 - 7:29:35 PM

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TheDynamicLatentBlockModekl_JD...
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  • HAL Id : hal-02972985, version 1

Citation

Giulia Marchello, Marco Corneli, Charles Bouveyron. The dynamic latent block model for the co-clustering of evolving binary matrices. SFdS 2020 - 52èmes journées de Statistique de la la Société Française de Statistique, Jun 2020, Nice, France. ⟨hal-02972985⟩

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